03 2022 档案
摘要：
上一篇博客《通过R Studio用Markdown写Beamer》的最后遗留了一个问题，那就是如何在本地win11的系统环境下快捷方便的构建一个pdflatex的环境。常规方案都是安装一个TexLive和下载一大堆的扩展文件，或者用Docker的方案去构建一个完整的环境，但是都很费时间精力。偶然的情况下看到了益辉大神基于TexLive修改了一个R的扩展包TinyTex。经过测试，这毫无疑问是目前在本地构建R Markdown完整环境的最佳解决方案。
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上一篇博客《通过R Studio用Markdown写Beamer》的最后遗留了一个问题，那就是如何在本地win11的系统环境下快捷方便的构建一个pdflatex的环境。常规方案都是安装一个TexLive和下载一大堆的扩展文件，或者用Docker的方案去构建一个完整的环境，但是都很费时间精力。偶然的情况下看到了益辉大神基于TexLive修改了一个R的扩展包TinyTex。经过测试，这毫无疑问是目前在本地构建R Markdown完整环境的最佳解决方案。
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摘要：
虽说在科研和工程中，最重要的还应该聚焦于研究的内容本身，但是如何去更好更严肃的展示自己的研究成果，并且不耗费太多的时间成本，这也是一个长期被讨论的话题。本文中介绍了R Markdown这样的一个解决方案，可以用于构建Beamer演示文档，用更少的工作量去构建一个效果更好的演示文档，对科学研究而言也是一个值得称道的工作。
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虽说在科研和工程中，最重要的还应该聚焦于研究的内容本身，但是如何去更好更严肃的展示自己的研究成果，并且不耗费太多的时间成本，这也是一个长期被讨论的话题。本文中介绍了R Markdown这样的一个解决方案，可以用于构建Beamer演示文档，用更少的工作量去构建一个效果更好的演示文档，对科学研究而言也是一个值得称道的工作。
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摘要：
本文所解决的问题场景是这样的：如果给定一个字典，比如一般从json文件或者npz文件中加载出来的数据都是字典的数据结构，如果我们希望把这个字典赋值给一个类，且使得字典的key和value分别作为类的成员变量名和成员变量值，那么该如何实现呢？对于一个展平的字典而言（没有嵌套字典），我们直接使用update就可以将字典中的所有key和value转变为当前类的成员变量。比较麻烦的是包含有嵌套字典的层级结构字典，此时我们只能使用循环，并且递归的对类的成员变量进行赋值。
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本文所解决的问题场景是这样的：如果给定一个字典，比如一般从json文件或者npz文件中加载出来的数据都是字典的数据结构，如果我们希望把这个字典赋值给一个类，且使得字典的key和value分别作为类的成员变量名和成员变量值，那么该如何实现呢？对于一个展平的字典而言（没有嵌套字典），我们直接使用update就可以将字典中的所有key和value转变为当前类的成员变量。比较麻烦的是包含有嵌套字典的层级结构字典，此时我们只能使用循环，并且递归的对类的成员变量进行赋值。
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摘要：
本文介绍了华为推出的深度学习框架MindSpore中最新支持的vmap功能函数，可以用于向量化的计算，本质上的主要作用是替代并加速python中的for循环的操作。最早是在numba和pytroch、jax中对vmap功能进行了支持，其实numpy中的底层计算也用到了向量化的运算，因此速度才如此之快。vmap在python中更多的是与即时编译功能jit一同使用，能够起到简化编程的同时对性能进行极大程度的优化，尤其是python中的for循环的优化。但是对于一些numpy、jax或者MindSpore中已有的算子而言，还是建议直接使用其已经实现的算子，而不是vmap再手写一个。
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本文介绍了华为推出的深度学习框架MindSpore中最新支持的vmap功能函数，可以用于向量化的计算，本质上的主要作用是替代并加速python中的for循环的操作。最早是在numba和pytroch、jax中对vmap功能进行了支持，其实numpy中的底层计算也用到了向量化的运算，因此速度才如此之快。vmap在python中更多的是与即时编译功能jit一同使用，能够起到简化编程的同时对性能进行极大程度的优化，尤其是python中的for循环的优化。但是对于一些numpy、jax或者MindSpore中已有的算子而言，还是建议直接使用其已经实现的算子，而不是vmap再手写一个。
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摘要：
本文通过一个python的实际案例的设计，来讲解python面向对象的技术——类的继承中必用的super函数的逻辑。其实我们可以把python中类的继承理解成这样的一个过程：当我们在括号中明确了父类时，其实已经引用了父类的成员函数，但是并没有执行父类的初始化函数。在执行子类的初始化函数的同时，会检查是否重载了父类的成员函数，如果重载则会直接覆盖。而只有在执行了super之后，才相当于执行了父类的初始化函数，此时才可以访问父类的成员变量。
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本文通过一个python的实际案例的设计，来讲解python面向对象的技术——类的继承中必用的super函数的逻辑。其实我们可以把python中类的继承理解成这样的一个过程：当我们在括号中明确了父类时，其实已经引用了父类的成员函数，但是并没有执行父类的初始化函数。在执行子类的初始化函数的同时，会检查是否重载了父类的成员函数，如果重载则会直接覆盖。而只有在执行了super之后，才相当于执行了父类的初始化函数，此时才可以访问父类的成员变量。
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摘要：
为了通过一些实际问题来理解勒让德变换，我们假定了这样的一个场景：一个叫勒让德的人在足球场边上被不知来源的球砸中了脑袋，只能够判断足球砸到脑袋的一瞬间的速度方向。而通过勒让德变换的函数值，结合足球旋转的角速度，我们就可以得出足球的真实来源。同时，通过勒让德变换，我们还可以从拉格朗日力学推导到哈密顿力学。而且勒让德变换在热力学系统也有非常重要的应用场景。
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为了通过一些实际问题来理解勒让德变换，我们假定了这样的一个场景：一个叫勒让德的人在足球场边上被不知来源的球砸中了脑袋，只能够判断足球砸到脑袋的一瞬间的速度方向。而通过勒让德变换的函数值，结合足球旋转的角速度，我们就可以得出足球的真实来源。同时，通过勒让德变换，我们还可以从拉格朗日力学推导到哈密顿力学。而且勒让德变换在热力学系统也有非常重要的应用场景。
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摘要：
分子动力学模拟是一个跨越众多学科领域的强大工具，从物理学的角度来看分子动力学模拟的话，其基于量子力学（量子化学）构建模型，通过牛顿力学进行演化迭代，最后能够在时间平均上等同于统计力学的系综平均，是一个堪比复变函数欧拉公式的优美过程。本文就当前分子动力学模拟的框架进行了整体介绍，其中并不展开讲解各项技术内容，但是也为感兴趣的研究人员提供一个简单的入口。
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分子动力学模拟是一个跨越众多学科领域的强大工具，从物理学的角度来看分子动力学模拟的话，其基于量子力学（量子化学）构建模型，通过牛顿力学进行演化迭代，最后能够在时间平均上等同于统计力学的系综平均，是一个堪比复变函数欧拉公式的优美过程。本文就当前分子动力学模拟的框架进行了整体介绍，其中并不展开讲解各项技术内容，但是也为感兴趣的研究人员提供一个简单的入口。
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摘要：
本文延续历史上分子动力学模拟演化算法的发展顺序，分别讲述了Verlet、LeapFrog和Velocity-Verlet三个算法的形式，并且结合刘维尔方程，推导了Velocity-Verlet算法中的三个演化步骤的内在含义。三种不同的演化算法，都有不同的初始依赖，而对于计算过程而言，越多的初始依赖，就会涉及到越多的参数存储问题。一个好的演化算法，只需要依赖于少量的参数，而具备较高的精度。
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本文延续历史上分子动力学模拟演化算法的发展顺序，分别讲述了Verlet、LeapFrog和Velocity-Verlet三个算法的形式，并且结合刘维尔方程，推导了Velocity-Verlet算法中的三个演化步骤的内在含义。三种不同的演化算法，都有不同的初始依赖，而对于计算过程而言，越多的初始依赖，就会涉及到越多的参数存储问题。一个好的演化算法，只需要依赖于少量的参数，而具备较高的精度。
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摘要：
在前一篇文章中介绍了SETTLE约束算法在分子动力学模拟中的应用，本文通过用Jax的Vmap功能对SETTLE函数进行了扩维，使得其可以批量的计算多分子体系的约束条件。这里采用的案例是一个含有16个水分子（48原子）的小体系，从结果中可以看到，在随机移动和批量SETTLE的作用下，所有的水分子都保留了原始的键长和键角，简单理解这个过程就是一个刚体三角形的平移和旋转的过程。
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在前一篇文章中介绍了SETTLE约束算法在分子动力学模拟中的应用，本文通过用Jax的Vmap功能对SETTLE函数进行了扩维，使得其可以批量的计算多分子体系的约束条件。这里采用的案例是一个含有16个水分子（48原子）的小体系，从结果中可以看到，在随机移动和批量SETTLE的作用下，所有的水分子都保留了原始的键长和键角，简单理解这个过程就是一个刚体三角形的平移和旋转的过程。
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摘要：
线性插值和三次样条插值都是非常常用的插值算法，使用插值法，可以帮助我们对离散的样本信息进行扩展，得到样本信息中所不包含的样本点的信息。插值法有着非常广泛的应用场景，就比如某手机厂商所号称的x千万像素拍照，其中插值法就发挥了重要作用。在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法，而numpy库中实现了线性插值的算法，我们通过这两者的不同使用方式，来看下所得到的插值的结果。
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线性插值和三次样条插值都是非常常用的插值算法，使用插值法，可以帮助我们对离散的样本信息进行扩展，得到样本信息中所不包含的样本点的信息。插值法有着非常广泛的应用场景，就比如某手机厂商所号称的x千万像素拍照，其中插值法就发挥了重要作用。在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法，而numpy库中实现了线性插值的算法，我们通过这两者的不同使用方式，来看下所得到的插值的结果。
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摘要：
继上一篇文章介绍了分子动力学模拟中常用的LINCS约束算法之后，本文再介绍一种SETTLE约束算法，及其基于Jax的实现方案。LINCS约束算法相对来说比较通用，更适合于成键关系比较复杂的通用的体系，而SETTLE算法更加适用于三原子轴对称体系，比如水分子。SETTLE算法结合velocity-verlet算法，可以确保一个分子只进行整体的旋转运动，互相之间的距离又保持不变。比较关键的是，SETTLE算法所依赖的参数较少，也不需要微分，因此在性能上十分有优势。
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继上一篇文章介绍了分子动力学模拟中常用的LINCS约束算法之后，本文再介绍一种SETTLE约束算法，及其基于Jax的实现方案。LINCS约束算法相对来说比较通用，更适合于成键关系比较复杂的通用的体系，而SETTLE算法更加适用于三原子轴对称体系，比如水分子。SETTLE算法结合velocity-verlet算法，可以确保一个分子只进行整体的旋转运动，互相之间的距离又保持不变。比较关键的是，SETTLE算法所依赖的参数较少，也不需要微分，因此在性能上十分有优势。
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